Análisis Integral de Clientes - Inteligencia de Negocio
Fuerte correlación negativa (-0.48) entre vivienda propia y tarjeta de crédito. Los propietarios tienden a ser más conservadores financieramente.
4 perfiles crediticios identificados: Urbano con Crédito (34.2%), Establecido Premium (31.6%), Propietario Conservador (30.8%), y Joven Emergente (3.4%).
El perfil "Joven Emergente" representa solo 3.4% de clientes pero tiene 25% de morosidad vs 11% promedio general.
Todos los perfiles muestran capacidad de pago de 0.3x (productos 3x mayores que sueldo), indicando necesidad de financiamiento a largo plazo.
Perfil Urbano con Crédito: Concentrar esfuerzos en este segmento (34.2% de clientes) con baja morosidad (10.9%) y buena capacidad de pago.
Perfil Joven Emergente: Implementar scoring más estricto y monitoreo especial para este segmento de alto riesgo (25% morosidad).
Up-selling: Los perfiles Premium y Conservador muestran estabilidad. Ofrecer productos complementarios y aumentar límites de crédito.
Prevención: Contacto proactivo con clientes en cuota 1, reestructuración para sueldos bajos, y programas de lealtad.
Variables clave: Vivienda propia, tarjeta de crédito, y ocupación son los mejores predictores. Actualizar algoritmos de aprobación.
ROI Estimado: Reducir morosidad en 50% podría generar ahorros de Q4,985,225
Base de clientes diversificada con 3 perfiles principales equilibrados. Tasa de morosidad general controlada (16.9%). Correlaciones claras para scoring crediticio.
1) Implementar scoring diferenciado por perfil. 2) Monitoreo especial del segmento Joven Emergente. 3) Estrategias de up-selling para perfiles estables.
Reducir morosidad a <8%. Incrementar penetración en Perfil Urbano. Desarrollar productos específicos por perfil crediticio.
Análisis de cohortes por antigüedad. Modelo predictivo de morosidad. Segmentación geográfica. Análisis de rentabilidad por perfil.